极大似然估计

R语言广义线性模型

模型参数估计的推导依据的是极大似然估计，而非最小二乘法。（1）与glm（）连用的函数函数描述summary展示拟合模型的细节Coefficie
feng_lilan·2020-07-02 08:44

点击率预测的贝叶斯平滑

文章目录背景贝叶斯平滑点击率贝叶斯平滑的假设点击率的极大似然估计点击率的贝叶斯估计平滑系数的计算贝叶斯平滑因子的工程实践矩估计工程实践非二项分布的贝叶斯平滑背景电商领域中经常需要计算或预测一些转化率指标
阿拉丁吃米粉·2020-07-02 05:53

Bayesian Learning

2.MAP和MLP的联系极大似然估计是极大MAP的特例，在这种情况下，所有的先验信息认为具有相同的概率，因此可以省略掉先验概率的计算。3.通过MSE作为回归损失，隐含的假设是什么
Dorts·2020-07-02 00:02

参数估计与假设检验

点估计一般有矩估计和极大似然估计。矩估计？当n->无穷大时，我们认为样
芦金宇·2020-07-01 19:40

参数估计的计算方法

EM)（参数估计所有内容）极大后验(MAP)及拉普拉斯逼近极大后验估计：MAP是通过确定后验分布的极大值得到的，在点估计中的表达式为：MAP估计可等效为能量函数的极小值：其中，能量函数表达式为：参数的极大似然估计即为一种标准先验概率满足下式的
代码咏春·2020-07-01 19:25

极大似然估计与方差

相关概念：极大似然估计，scorefunction，FisherinformationLetf(X;θ)betheprobabilitydensityfunction(orprobabilitymassfunction
W2388727409·2020-07-01 14:23

极大似然估计

同理，极大似然估计就是给定一个结果，求使得结果发生可能性最大的参数例如，抛一枚
ukuu·2020-07-01 14:41

机器学习中的优化问题

最优化问题：解析解存在：最优解可以由公式简单计算没有解析解数值计算启发式方法例：朴素贝叶斯、隐马尔可夫：最优解即极大似然估计值，可由概率计算公式直接计算感知机、逻辑回归、最大熵模型、条件随机场：利用梯度下降法
Shingle_·2020-07-01 13:20

统计学之参数估计（点估计和参数估计）含例题和解答

统计学之参数估计参数点估计矩估计法极大似然估计法点估计的评价准则（无偏性一致性有效性）区间估计主要公式置信区间区间估计的内容总体均值的区间估计(大样本)总体均值的区间估计(小样本)单一总体均值的区间估计总结两个总体均值之差的区间估计
Lora鳃鳃·2020-07-01 11:00

使用线性回归做客户价值预测

：y=β*x抛物线关系：y=β0*x+β1*x^2对数关系：y=ln(x)指数关系：y=e^x...主要内容线性回归的模型、目标与算法正则化方法：岭回归、LASSO算法、弹性网络算法汇总：最小二乘法、极大似然估计
换头像真麻烦·2020-07-01 09:00

机器学习入门笔记（四）：朴素贝叶斯分类

文章目录一.朴素贝叶斯法1.1实现原理1.2后验概率最大化二.朴素贝叶斯法的参数估计2.1极大似然估计2.2学习与分类算法2.3朴素贝叶斯分类器例题2.4贝叶斯估计一.朴素贝叶斯法朴素贝叶斯(naiveBayes
逐梦er·2020-07-01 04:30

机器学习系列（八）——Logistic回归解决二分类问题

在上周整理的分类问题中，我们采用生成式方法，借助贝叶斯公式和极大似然估计，首先计算出p(x|Ci)p(x|Ci)和p(x,Ci)p(x,Ci)，然后再计算出p(Ci|x)p(Ci|x)。
zxhohai·2020-07-01 02:22

相机校正、张氏标定法、极大似然估计/极大似然参数估计、牛顿法、高斯牛顿法、LM算法、sin/cos/tan/cot

RCNN、SPPNet、FastRCNN、FasterRCNN、YOLOV1V2V3、SSD、FCN、SegNet、U-Net、DeepLabV1V2V3、MaskRCNN车道线检测相机校正、张氏标定法、极大似然估计
あずにゃん·2020-06-30 17:52

在视频中检测车道线

RCNN、SPPNet、FastRCNN、FasterRCNN、YOLOV1V2V3、SSD、FCN、SegNet、U-Net、DeepLabV1V2V3、MaskRCNN车道线检测相机校正、张氏标定法、极大似然估计
あずにゃん·2020-06-30 17:18

车道曲率和中心点偏离距离计算

RCNN、SPPNet、FastRCNN、FasterRCNN、YOLOV1V2V3、SSD、FCN、SegNet、U-Net、DeepLabV1V2V3、MaskRCNN车道线检测相机校正、张氏标定法、极大似然估计
あずにゃん·2020-06-30 17:18

车道线定位及拟合：直方图确定车道线位置

RCNN、SPPNet、FastRCNN、FasterRCNN、YOLOV1V2V3、SSD、FCN、SegNet、U-Net、DeepLabV1V2V3、MaskRCNN车道线检测相机校正、张氏标定法、极大似然估计
あずにゃん·2020-06-30 17:17

车道线提取：Sobel边缘提取算法

RCNN、SPPNet、FastRCNN、FasterRCNN、YOLOV1V2V3、SSD、FCN、SegNet、U-Net、DeepLabV1V2V3、MaskRCNN车道线检测相机校正、张氏标定法、极大似然估计
あずにゃん·2020-06-30 17:17

透视变换

RCNN、SPPNet、FastRCNN、FasterRCNN、YOLOV1V2V3、SSD、FCN、SegNet、U-Net、DeepLabV1V2V3、MaskRCNN车道线检测相机校正、张氏标定法、极大似然估计
あずにゃん·2020-06-30 17:47

相机校正和图像校正：图像去畸变

RCNN、SPPNet、FastRCNN、FasterRCNN、YOLOV1V2V3、SSD、FCN、SegNet、U-Net、DeepLabV1V2V3、MaskRCNN车道线检测相机校正、张氏标定法、极大似然估计
あずにゃん·2020-06-30 17:47

什么是极大似然估计？

极大似然估计，听到这个词你会是什么想法？有没有一些疑惑？什么是极大似然估计？
zhihuiyu123·2020-06-30 16:20

交叉熵、KL散度、极大似然估计与最大后验估计

参考资料：【知乎】信息熵是什么？————YJanjo的回答熵和编码长度熵(Entropy),交叉熵(Cross-Entropy),KL-松散度(KLDivergence)详解最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP），以及贝叶斯公式的理解——nebulaf91【知乎】极大似然函数、最小二乘、交叉熵之间的联系深度学习中交叉熵和KL散度和最大似然估计之间的关系前言交叉熵与KL散度是两个很相似的
了不起的赵队·2020-06-30 15:01

机器学习数学原理（1）——极大似然估计法

机器学习数学原理（1）——极大似然估计法事实上机器学习的大部分算法都是以数理统计和概率论为理论基础构建的。
X_XZhang·2020-06-30 12:35

极大似然估计

极大似然估计，通俗理解来说，就是利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值！
冲鸭，屎壳郎·2020-06-30 09:27

逻辑回归与最大似然估计推导

3.极大似然估计4.利用梯度下降法求解参数w4.1三种梯度下降方法的选择5.逻辑回归优缺点：参考资料：逻辑回归（对数几率回归）逻辑回归是一种分类算法，不是回归算法，因为它用了和回归类似的思想来解决了分类问题
糖葫芦君·2020-06-30 08:37

极大似然估计的一些学习整理

details/51435502这篇博文讲的很到位，很深刻，本文的大部分也是摘自此博文：https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/72787849极大似然估计法
yibo17071·2020-06-30 07:03

各种算法的用途

EM算法是Dempster，Laind，Rubin于1977年提出的求参数极大似然估计的一种方法，它可以从非完整数据集中对参数进行MLE（极大似然估计）估计，是一种非常简单实用的学习算法。
_houzhi·2020-06-30 04:24

《两日算法系列》之第三篇：EM聚类

目录1.聚类算法1.1.何为聚类1.2.如何聚类1.3.评估聚类2.EM原理2.1.极大似然估计？2.1.分菜问题？2.2.模仿分菜？2.3.模仿的升级！
小一不二三·2020-06-29 22:09

李航统计学习方法之朴素贝叶斯法（含python及tensorflow实现）

朴素贝叶斯朴素贝叶斯法数学表达式后验概率最大化的含义贝叶斯法参数估计极大似然估计朴素贝叶斯算法思路例题代码实现贝叶斯估计朴素贝叶斯法数学表达式朴素贝叶斯是一个生成模型。有一个强假设：条件独立性。
禅心001·2020-06-29 19:13

最大熵模型中的对数似然函数的解释

最大熵模型中的对数似然函数的解释最近在学习最大熵模型，看到极大似然估计这部分，没有看明白条件概率分布p(y∣x)p(y|x)p(y∣x)的对数似然函数。上网查了很多资料都没有一个合理的解释。
wkebj·2020-06-29 19:59

统计学习方法——朴素贝叶斯（一）

朴素贝叶斯朴素贝叶斯贝叶斯定律朴素贝叶斯的学习与分类基本方法后验概率最大化的含义朴素贝叶斯的参数估计极大似然估计学习与分类算法贝叶斯估计参考文献朴素贝叶斯朴素贝叶斯是基于贝叶斯定律与特征之间条件独立这个假设的分类方法
你的名字5686·2020-06-29 19:24

统计基础——极大似然估计的软件求解

极大似然估计一、引言二、题目及推导三、R语言求解结果运算optim函数介绍一、引言极大似然估计是数理统计参数估计的重要方法，但是极大似然函数的求解有时很困难，在篇文章以一个极大似然题目为例子。
逆天者顺A·2020-06-29 17:26

【ML数学知识】极大似然估计

【ML数学知识】极大似然估计它是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法，极大似然原理的直观想法是，一个随机试验如有若干个可能的结果A，B，C，...
急流勇进·2020-06-29 13:43

半监督学习（semi-supervised learing）

【半监督学习的划分】纯半监督：直推学习（dransductivelearning）2生成式方法（generativemethods）标记与未标记样本，都有一个潜在的模型“生成”：比如基于极大似然估计求解
Wenyu_1307·2020-06-29 08:15

机器学习之贝叶斯学习

2.最小错误率贝叶斯决策3.最小风险贝叶斯决策4.极大似然估计（MLE）三、贝叶斯分类器1.朴素贝叶斯分类器基本知识2.三种常见的模型2.贝叶斯分类器的实际应用四、总结五、参考资料一、概述贝叶斯决策最大的特点就是依赖先验
中科院大学网安学院五班·2020-06-29 07:14

极大似然估计与EM算法

极大似然估计与EM算法理解什么是极大似然估计(MLE)?极大似然估计是建立在极大似然原理上的一种参数估计方法。其目的是利用已知的样本结果，反推最有可能导致这样结果的参数值。
乔木zzz·2020-06-29 05:16

机器学习——贝叶斯算法和朴素贝叶斯算法

机器学习——分类算法之贝叶斯算法和朴素贝叶斯算法前言一、贝叶斯算法算法示例二、朴素贝叶斯分类器1、贝叶斯决策论2、多元正太分布参数的极大似然估计3、朴素贝叶斯分类器前言这部分的公式推导较多，涉及到了极大似然估计和贝叶斯估计
Macan_ML·2020-06-29 04:01

求解极大似然估计，一共有几步？

极大似然估计的目的就是：利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值。极大似然估计的原理极大似然估计是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法，是概率论在统计学中的应用。
浮点型队友·2020-06-29 03:04

如何通俗地理解概率论中的「极大似然估计法」?

我们假设硬币有两面，一面是“花”，一面是“字”。一般来说，我们都觉得硬币是公平的，也就是“花”和“字”出现的概率是差不多的。如果我扔了100次硬币，100次出现的都是“花”。在这样的事实下，我觉得似乎硬币的参数不正常。极有可能两面都是“花”！这种通过事实，反过来猜测硬币的情况，就是似然。通过事实，推断出最有可能的硬币情况，就是最大似然估计。1概率vs似然让我们先来比较下概率和似然。为了避免和我们想
浮点型队友·2020-06-29 03:04

boxcox变换python实现

boxcox1p变换参数lambda估算方法：极大似然估计或者贝叶斯估计（原理略）极大似然估计：设总体中含有待估参数theta,可以取很多值。
煲饭酱·2020-06-28 23:24

命名实体识别 序列标注 HMM 条件随机场模型（CRF）

线性链条件随机场，由输入序列对输出序列预测的判别模型，形式为对数线性模型，学习方法为极大似然估计或正则化的极大似然估计
Zhen大虾·2020-06-28 21:57

从统计学的角度看线性回归

本文将用统计学中极大似然估计和贝叶斯统计的方法推导线性回归及正则化。极大似然估计法极大似然估计的核心思想是找出一组参数值，使得在该参数值下，训练样本被观察到的概率最大。
Prophet_Yu·2020-06-28 21:23

极大似然估计(Maximum likelihood estimation)

TableofContents一、思想理解二、求解过程三、总结一、思想理解极大似然估计法（thePrincipleofMaximumLikelihood）由高斯和费希尔（R.A.Figher）先后提出，
大道上的头陀·2020-06-28 20:38

Kmeans学习

我们使用样本的极大似然估计来度量，这里是就是x和y的联合分布P(x,y)了。如果找到的y能够使P(x,y)最大，那么我们找到的y就是样例x的最佳类别了，x顺手就聚类了。但是我们第一次指
yerikyu·2020-06-28 20:21

Logistic Regression（逻辑回归）原理

1.1逻辑回归原理介绍逻辑回归算法主要由以下三部分构成：1.2逻辑回归分类器介绍1.4逻辑回归模型1.5求解损失函数由上面的分析可得将上式合并可得接下来使用极大似然估计的方法求解损失函数因为样本数据(m
Betty Kudo·2020-06-28 19:39

极大似然估计法的理解

极大似然估计法1前言这几天在研究机器学习的过程中，经常见到极大似然估计法，这个方法似乎运用十分广泛，因此在网上找了一些资源，特此整合，以便自己经常翻阅。
时光驿站爱编程·2020-06-28 19:16

理解极大似然估计(MLE)

极大似然估计学习时总会觉得有点不可思议，为什么可以这么做，什么情况才可以用极大似然估计。本文旨在通俗理解MLE(MaximumLikelihoodEstimate)。
weixin_34268310·2020-06-28 15:05

【Python金融量化】VaR系列(一)：HS,WHS,RM方法估计VaR

现在已经看了三分之一左右，感觉写的还不错，有些收获，意外惊喜是教材的答案全是用excel公式做的，头一次发现excel还可以做极大似然估计这种东西，很神奇。
George_Fal·2020-06-28 03:28

贝叶斯理论在机器学习中的应用

主要有最大后验概率，极大似然估计（MLE），朴素贝叶斯分类器，还有一个最小描述长度准则。  
weixin_30851867·2020-06-28 01:03

贝叶斯滤波与平滑（1-3）

文章目录第一章、贝叶斯滤波与平滑1.应用2.起源3.基于最优滤波与平滑的贝叶斯推理4.贝叶斯滤波与平滑5.参数估计6.习题第二章、贝叶斯推理1.基本原理2.贝叶斯推理与极大似然估计3.基础构成4.贝叶斯点估计
手持电烙铁的侠客·2020-06-27 12:28

隐马尔可夫模型之Baum-Welch算法详解

隐马尔可夫模型之Baum-Welch算法详解前言在上篇博文中，我们学习了隐马尔可夫模型的概率计算问题和预测问题，但正当要准备理解学习问题时，发现学习问题中需要EM算法的相关知识，因此，上一周转而学习了EM算法和极大似然估计
Demon的黑与白·2020-06-27 09:39
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